Елена Ларина – Искусственный интеллект. Этика и право (страница 7)

Представляется, что если бы такая задача была поставлена, а тем более решена, это стало бы беспрецедентным вкладом IT технологий в юриспруденцию и значительно превзошло бы по своим последствиям любое другое использование ИИ в судебной сфере. Такая работа могла бы быть разбита на несколько этапов.

Во-первых, используя уже имеющиеся мощные языки логического программирования, типа Prolog, было бы необходимо написать максимально возможное количество логических правил для описания законодательства на машиночитаемом языке.

Во-вторых, перевести законы, записанные на естественном языке в законы, записанные на логическом машиночитаемом языке.

В-третьих, выделить в соответствии с принципами языка Prolog логические правила, как элементарные смысловые единицы законодательства. Записать на языке логических правил законы.

В-четвертых, выявить методами стандартного логического моделирования противоречия между логическими правилами и интерпретировать их как противоречия внутри отдельных законодательных актов или между законодательными актами.

В-пятых, осуществить обратную интерпретацию выявленных противоречий, переведя их с языка логических правил и программной логики на естественный язык.

На основе этой работы устранить противоречия и лакуны как внутри законодательных актов, так и между актами, создав национальное и общеевропейское логически внутренне непротиворечивые законодательства[2].

Помимо распознавания ошибок и противоречий в законодательстве работа с логическими моделями позволяет перевести на новый уровень предиктивную судебную аналитику. Об этом свидетельствует работа головной организации Великобритании по разработке логических юридических моделей и их использования для анализа права – Университетского Колледжа в Лондоне. Помимо своей основной работы Колледж создает системы предиктивной судебной аналитики. Программа 2015 г., созданная без учета логических моделей, давала прогнозы решений Европейского суда по правам человека с точностью до 57 %. С начала 2018 г. опробовалась новая программа, базирующаяся на логических правилах, как основе законов. Сегодня эта модель предсказывает исход конкретного дела в Европейском суде с точностью до 82 %.

Как представляется, участники судебного процесса, сталкиваясь с противоречиями между законами или в законе, чаще принимают оправдательные решения, нежели обвинительные. Соответственно этот факт был заложен в модель, и она стала давать гораздо более точные, чем раньше, прогнозы.

§ 6. Может ли ИИ объяснять поведение судей

Объяснение поведения судей, в частности, своевременное выявление предвзятости, является чрезвычайно важной и одновременно сложной задачей. Кроме того, один и тот же факт может интерпретироваться как предвзятость и как юридически оправданное мнение судьи. Едва ли не наиболее ярким примером такого рода амбивалентных ситуаций являются решения судов относительно заботы о детях. Гораздо чаще она поручается матерям, а не отцам. При этом, общей позицией европейского правосудия является то, что подобное решение – это не проявление предвзятости, а выбор судьи в пользу лучшего варианта, исходя из совокупности реальных обстоятельств.

С научной точки зрения объяснение человеческого поведения сводится к определению причинных механизмов, которые приводят к определенному поведению в конкретном контексте. Лионский университет в 2017 г. провел исследование относительно результатов передачи заботы о детях одному из родителей. Обследование велось на материале города Лион и нескольких прилегающих местностей. Выяснилась достаточно парадоксальная картина. Суды в 87 % случаев вынесли решение в пользу матери, и лишь 13 % – в пользу отца. Анализировались решения, вынесенные в 2016 г. Затем исследователи проверили всех детей, переданных соответственно матерям или отцам, на факты приводы в полицию, исключения из школы, других вопиющих нарушений, которые брались из официальной статистики. Было установлено, что 14 % из переданных матерям детей совершили за два года те или иные проступки, зафиксированные официально. Для детей, переданных отцам, этот показатель составил 3 %.

На обсуждении, которое исследователи из Лионского университета провели с судьями, последние категорически отвергали свою предвзятость. В качестве сильнейшего аргумента в свою пользу они приводили тот, что если долю детей-нарушителей из материнских и отцовских семей привести к общему знаменателю, то окажется, что в отцовских семьях нарушения все равно были чаще, а поэтому решения в пользу матерей судьи выносили верно.

Однако специалисты IT обратили внимание судей на весьма шаткий характер их аргументации. Они мешали факты и гипотезы. Факт состоял в том, что гораздо больше нарушений в материнских семьях, а гипотеза – в том, что если бы в материнские и отцовские семьи передавали бы детей поровну, а нарушали они порядок так, как было обнаружено по факту, тогда бы отцы оказались гораздо более худшими воспитателями. С точки зрения научной статистической теории экспериментов однозначно правы были IT специалисты, а не судьи.

Этот простой эксперимент показал три очень интересных обстоятельства.

Во-первых, сами по себе фактические данные никак не влияют ни на решения судей, ни на оценку решений общественным мнением.

Во-вторых, понятие предвзятости – это нечеткое, не установленное законодательно понятие. Это – оценочное суждение, выносимое общественным мнением. Поскольку общественное мнение само крайне манипулируемо, то ссылки на предвзятость или непредвзятость судей в строгом статистическом или научном плане не имеют никакого отношения к реальной ситуации.

В-третьих, если последствия одного судебного решения предсказать на основе статистических данных не представляется возможным, то для совокупности статистика дает эффективный инструмент прогноза. Последнее очень важно. Оно демонстрирует силу и слабость статистики. Статистика – мощный аналитический и прогнозный инструмент. Но на основании статистических данных нельзя принимать решения в каждом конкретном случае хотя бы потому, что статистика – это наука, а соответственно инструментарий для выявления тенденций массовых явлений.

Поскольку подавляющее большинство, если не сказать все, методы ИИ базируются на статистике, необходимо четко и однозначно сказать обществу, что судья-ИИ невозможен. Соответственно направление моделирования индивидуального поведения судьи методами ИИ – пустая трата средств. Если судья находится под подозрением, то задачу подтверждения или опровержения этих подозрений должен решать не ИИ, а конкретная следственная работа.

§ 7. Как ИИ должен применяться в гражданском, коммерческом и административном правосудии

Уже сегодня, а тем более завтра, специализированный ИИ обеспечит достаточно высокий уровень прогнозирования судебных решений. С другой стороны, использование ИИ за пределами прогнозирования, textmining и распознавания прецедентов вряд ли может дать что-то полезное судопроизводству в ближайшее время.

Посмотрим на эту тему с позиций специфики разных направлений судопроизводства. Как мы видим, главный вопрос, возникающий при использовании ИИ в юриспруденции, заключается не в абстрактных рассуждениях, полезен он или вреден, а в конкретном анализе, будет ли использование ИИ способствовать лучшему правосудию или нет.

При всех несовершенствах и недостатках ИИ, представляется важным его внедрение в судопроизводство на стороне судей и обвинения, хотя бы для того, чтобы сохранить, а в отдельных случаях вернуть, равенство и состязательность судебного процесса. Например, ведущие американские юридические фирмы в 85 % коммерческих и гражданских процессов, которые они ведут не только в Америке, но и в Европе и в целом по миру, уже сегодня используют ИИ, прежде всего, для прогнозирования, облегчения работы с документами и распознавания прецедентов. Ситуация, когда одна сторона вооружена ИИ, а другая дискутирует, плох он или хорош, негативно сказывается на правосудии. Надо признать, что у европейских судов нет альтернативы использованию ИИ. Это верно для любой страны, вне зависимости от того, применяется ли в ней континентальное или прецедентное право, как организованы судебные процессы и т. п.

Сегодня юридические фирмы широко используют ИИ, особенно в предиктивной его составляющей, не только для того, чтобы решить, браться или не браться за тот или иной процесс, как строить работу, но и для поощрения заключения сделок еще на досудебной стадии, чтобы избежать долгого и неопределенного судебного испытания. Некоторые страховые компании во Франции, Нидерландах, Германии уже используют прогнозные юридические системы во взаимоотношениях с клиентами для того, чтобы определить размеры страховых платежей и риски, связанные с взаимоотношениями с клиентами.

§ 8. Новые компьютерные инструменты для расчета издержек судебных процессов

В условиях бюджетных дефицитов, характерных для большинства европейских стран, и слабого экономического роста особую остроту приобретают вопросы, связанные с компенсациями и издержками ведения судебных процессов. В настоящее время лишь в одном государстве ЕС ИИ используется для оптимизации судебных расходов и расчетов компенсаций по результатам судебных процессов. Этой страной является Франция. Больше нигде в континентальной Европе вычислительная техника в этих целях не применяется.